關於 特 斯 拉 車禍 ptt ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#民進黨 被人稱為是 #酒駕黨！真的是實至名歸！
大家還記得以下這些人和發生的事嗎？#民進黨酒駕名單 中現在只是又多了一個 #丁允恭 而已！

2018年2月
民進黨中央黨部新聞部主任 #孟義超 因酒後開車發生車禍，酒測值達0.29毫克被警方移送法辦，孟坦承犯行，台北地檢署調查後，予以緩起訴，條件是繳交3萬9千元給國庫。

2017年6月
民進黨新竹縣議員 #林昭錡 酒駕，辱警「垃圾」，遭判刑6個月。竹縣黨部決議對林停權1年，未料民進黨中評會卻翻案，改停權3個月。

2017年3月
台北市政府警察局保安警察大隊在台北市舊宗路酒測路檢，攔查到台北市市議員 #童仲彥 妻子 #李秀環 酒測值0.29 MG/L，明顯超標，李秀環2012年也曾酒駕擦撞路邊，當時童主動報警，李遭檢方緩起訴並吊扣駕照。

2017年1月
民進黨立委 #葉宜津 的國會辦公室執行長 #陳昭彰，與張姓友人在新北市三重聚餐後，張男被巡邏警員發現涉嫌酒駕但卻拒絕酒測，還與警員拉扯，被上銬依妨害公務罪嫌帶回偵訊，不料陳昭彰竟跑到派出所嗆警，要警政署長陳國恩到立法院專案報告。葉宜津得知後，立即將陳男開除，出面受訪也對社會致歉。

2016年12月
民進黨前立委 #張清芳 的兒子 #張定瑋，2016年6月疑因酒駕拒測被吊扣駕照，半年後竟又無照開著7百多萬元的賓士CLS63 AMG，在新北板橋十字路口等停紅燈時呼呼大睡，經警方拍打車體十分鐘才喚醒，酒測值高達0.67毫克，被依公共危險罪送辦，其父張清芳表示，兒
子酒駕「真的很糟糕！」以後會加以約束。

2016年8月
筆名「司馬文武」的媒體人 #江春男，被總統蔡英文任命派駐新加坡，在總統府完成宣誓典禮後與友人餐敘，因酒駕遭警方移送法辦，台北地檢署偵結後予以緩起訴，條件是繳交6萬元給國庫。

2016年6月
駐日代表 #謝長廷 的兒子、現任民進黨台北市議員 #謝維洲，參加聚餐飲酒後駕車返家，途中被警方攔檢測得酒測值達每公升0.36，被依公共危險罪移送法辦，台北地檢署考量謝無前科，且坦承犯行，因而給予緩起訴，條件是繳交5萬元給國庫。

2016年4月
前立委 #邱垂貞 開車行經國道二號遭酒駕攔檢，邱自認沒違規，且一星期內被攔檢3次，火爆脾氣上來竟幹譙警員：「媽的、幹、幹Ｘ娘。」並嗆警：「我是立法委員邱垂貞，你看不起立委，每次都針對我攔檢」、「立法委員還這樣被你們羞辱」，邱最後雖配合下車，並向警員致歉：「這句話，我收回來。」但執勤警員認為受辱，決定提告公然侮辱，捍衛警方執法尊嚴。

2016年2月
民進黨前立委、文化大學副教授 #郭正亮，參加謝師宴後，酒後駕車遭台北市警方攔檢，測得酒測值逾0.55，當場被依公共危險罪移送法辦。由於郭坦承犯行，檢察官考慮給予緩起訴。郭正亮現為立委。

2015年12月
民進黨屏東縣議員 #黃建溢 在臉書上打卡，自爆前往潮州分局「關心」酒駕案件，還大剌剌地「要分局長送宵夜」，囂張行徑在PTT上引發鄉民熱議，有人直酸說：「這就是鄉下議員的水準」還有人追問：「分局長是你家小弟嗎」。

2015年12月
民進黨彰化縣議員 #許書維 酒駕肇事，他在花壇鄉中山路擦撞一輛汽車，警方前往處裡進行酒測，他吹了10幾分鐘，酒測值高達0.32。巧合的是，他撞到的還是國民黨花壇民眾服務社主任林小娟。警方訊問後，將許書維依公共危險罪嫌移送。

2015年1月
台北市議員 #王閔生 的1名男助理，酒後騎重機遭新北警方攔查，警方發現他2013年曾因酒駕被罰，屬5年內累犯，依法開出9萬元罰單，但填寫地址時誤植，男助理發現錯誤後，借題發揮到派出所飆罵，警方表示要改正並懲處疏失警員，他卻嗆：「不用了，我們到議會去講！」王閔生為此向警方道歉，並開除該名助理。

2014年8月
行政院內定發言人 #KolasYotaka（#谷辣斯‧尤達卡），時任原民台的主播，喝2罐啤酒後仍開車回家，在國道上被警方攔查法辦，酒測值每公升高達0.37毫克，由於Kolas認罪且態度尚可，台北地院依公共危險罪判決Kolas2個月徒刑，可易科罰金6萬元。

2014年5月
民進黨高雄市議員 #洪平朗 的女兒洪念慈，凌晨酒後駕車，因不勝酒力，自撞橋墩致車輛毀損，在救護人員搶救過程，她又醉又痛，竟飆罵三字經。

2013年11月
民進黨立委 #黃偉哲 服務處執行長 #陳浚璋，在台南酒駕被警車攔下，拒絕酒測並毆警，甚至未按標準程序上銬，遭質疑有特權。黃偉哲對此公開道歉。

2013年4月
司改會執行長的 #林峯正 和友人聚餐後，酒駕被警方攔檢，酒測值高達0.58，因涉拒簽酒測數據單，被依公共危險罪嫌移送，林認罪後，獲緩起訴1年，被處分繳4萬5000元罰款。林峯正雖是時代力量黨籍，不過蔡英文政府上台後獲邀擔任國安會諮詢委員，現為黨產會主
委。

2012年3月
民進黨立法院黨團總召集人 #柯建銘 的兒子 #柯韋任，凌晨酒後開車被警攔檢，測得呼氣酒精濃度達每公升0.77毫克，已逾不能安全駕駛標準。更可惡的是，柯韋任在2005年就曾酒駕獲檢方緩起訴卻不思悔改。

2011年9月
民進黨立委 #簡肇棟 駕車撞死因酒醉倒在路上的男子，還肇事逃逸。警方調閱監視器追查後約談到案，簡於訊問後坦承不諱，並宣布請辭立委，最後地院依過失致死等罪判處1年3月徒刑、緩刑3年。

前總統府發言人丁允恭酒駕擦撞機車 酒測值0.23騎士輕傷
https://www.chinatimes.com/realtimenews/20210714002039-260402
【蘋果整理】民進黨民代、高官酒駕　名單竟有這麼多人
https://tw.appledaily.com/politics/20180715/SW5BQNGRYE6VFEK5YZVI4KD4CY/

我想，對於人工智慧的第三次復興，正在引領我們進入第四波工業革命這件事，已經越來越沒有歧見了。不管是 AI 的研究還是投資都在持續加快的此刻，包括我在內的每一位企業經營者，都應該很想知道：未來到底會是什麼樣？我們該拿出什麼策略才能搶得先機？

前總統馬英九在 4/30 日舉辦了一場眾星雲集的經濟論壇（重振台灣競爭力會議），包括馬前總統在內，台上坐了 11 個人，另外 10 位是：鴻海董事長 郭台銘、高雄市長 韓國瑜、前新北市長 朱立倫、前新北市長 周錫瑋、媒體人陳文茜、媒體人陳鳳馨、中小企業主代表劉智源、立法委員費鴻泰、立法委員賴士葆、立法委員 許毓仁。

由於之中有多位被視為即將問鼎總統大位的人物，論壇也變得像是總統辯論。看完整場論壇以及問答的我，儘管並不太滿意，但可從眾人談話中歸納出兩個主軸：第一就是「年輕人的未來」，第二就是「 AI 人工智慧」 。而這兩個我也非常關注的議題，其實是一體兩面：人工智慧被認為是創造未來、帶來希望的契機，但由於人工智慧也被認為將讓許多工作消失，因此也是讓年輕人覺得未來黯淡的因素之一，必須立即應對。

（ 論壇影片：https://www.youtube.com/watch?v=fKygCcdiPbI ）

（ 回溯閱讀：
鄭國威專欄：在人工智慧奪走工作之前
https://tw.appledaily.com/new/realtime/20180803/1403209/ ）

這讓我想到最近有一則令我哭笑不得的消息。在 5/2 日，有一位自稱 18 歲剛入社會工作的九年級 PTT 網友Metallicat，於八卦版發文問卦，他說他在「仔細探究」之後，發現都是七年級的老人趁著台灣經濟起飛的時候，賺了錢，然後又去炒房，才讓八、九年級生現在根本沒未來。

（ [問卦] 七年級炒房讓八九年級出社會買不起房?
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1556812192.A.E77.html ）

儘管這說法之荒謬令我這個七年級生不知從何吐槽起，總覺得是故意調侃，但若轉個念，我覺得不妨先問：即將邁入中年的七年級跟年輕的八、九年級生，有哪些差異？首先我想知道，在 2019 年的此刻，台灣到底有多少七年級生、八年級生、九年級生？

透過 國發會的「人口推估查詢系統」，我很快獲得答案：民國 70 -79 年出生的「七年級生」，目前在台灣約有 348 萬人，是所有「年級」中人數最多的。而民國 80-89 年出生的「八年級生」則驟降，約有 309萬人，足足比七年級生少了將近 40 萬人。

（ 人口推估查詢系統：https://pop-proj.ndc.gov.tw/ ）

更大的差距出現在八年級跟九年級生之間。於民國 90-99 年出生的「九年級生」，他們今年最小九歲，最大十八歲，總共只有 213 萬人，比八年級生少了將近百萬人。跟七年級生比起來則是少了 135 萬人。至於我的女兒所屬的「十年級生」（2011 年後出生）當然又比九年級生更少了，不過因為目前十年級生還沒全部出現，就不納入討論了。

少子化與老齡化是鐵錚錚的現實，然而從這些數字簡單來看，七年級其實是「僧多粥少」，競爭最激烈、又始終攀不上去的一個「緩衝世代」。

（借用作家黃麗群語，請見 〈在這個時代，當一個單打獨鬥的浪人──專訪黃麗群《我與貍奴不出門》〉https://okapi.books.com.tw/article/12035 ）

此刻的我們不夠老，又不夠年輕，「厭世」、「負能量」、「鬼島」、「崩世代」、「小確幸」、「佛系」這些時代氛圍都從七年級生的「悶」跟「喪」當中孵化出來。在這樣的情況下，我們迎來了人工智慧第三波復興。

關於這波人工智慧浪潮將如何影響年輕人的未來與工作，我們可以依照樂觀跟悲觀分成兩派。樂觀派認為技術革新造成的技術性失業只是暫時的，他們認為推動第一次跟第二次工業革命的技術，如蒸汽機或是電力，都帶來了更多就業機會、讓勞工的薪資提升、整體生產力也提高了。人工智慧這波新技術革命也不例外，甚至可以讓全球人類都過上富足的生活。

( 樂觀派的意見，可參考《富足：解決人類生存難題的重大科技創新》一書。

https://www.books.com.tw/products/0010591811 )

悲觀的人則認為，人工智慧帶動的第四次工業革命就是「例外」，而且從 30 年前起至今，由資訊科技推動的第三次工業革命，就已經與過去兩次工業革命有了不同的發展。特別是在已開發國家，資訊科技帶動生產力的提升，卻沒有讓人們的薪資與就業機會同步提升，反而還下降。什麼零工經濟、斜槓青年，恐怕都只是滑落到「無用階級」之前的美化用詞。

悲觀派的意見在《被壓榨的一代：中產階級消失真相，是什麼讓我們陷入財務焦慮與生活困境？》這本書中有深入的闡述。

然而，不論你是樂觀派還是悲觀派，都得先理解當前人工智慧最主要的價值所在。我在〈人工智慧，一個自我實現的預言〉(上篇) (中篇) 中引用過《AI 經濟的策略思維》一書作者的論點，其實現在的人工智慧提供的價值就是「平價的預測」。而人工智慧帶來的改變並非如科幻電影中那樣突如其來、征服地球，而是漸漸地改變我們生活中的一點一滴，例如當 Amazon 等電商平台越來越能預測消費者的購物偏好跟節奏，就可能將「先下單再送貨」的傳統模式，轉變為「先送貨再下單」的全新模式。

（ 上篇：https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0 ）

（ 中篇：https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%AD-c8b845fa5637 ）

那麼，如果從政府的角度與總統的高度出發，面對人工智慧時代該如何應對呢？如果只是鬼打牆般地說「要利用 AI」、「邁向 AI」、「結合 AI」，不禁令我懷疑是否真的對這個重大議題有足夠的理解。若我身為那場論壇上需要回答問題的 2020 總統參選人，我會仿效最近政壇流行的五字訣，提出「政府得開放、企業更負責、人民要自覺」三個進入 AI 世紀重點。

大多數人期望生活變得更好，就算不發大財，也想安穩地小確幸，人工智慧具有極大的潛能幫助我們達到這個目標，但若政府想發揮這樣的潛能，就要更加開放。

首先，政府在投資與應用人工智慧上，需要獲得外界更多且更完善的監督，切記動輒以機密來迴避，而是要主動提高透明度。如果要使用人民的資料——例如現在有很多政府其他的單位、研究者、企業都想用台灣人的健保資料-——就必須獲得批准，而且這樣的批准流程也必須是公開可檢驗的。

而且，人工智慧作為一種人類創造出的科技，肯定是有漏洞的，政府應該主動修補絕大多數的系統漏洞，不要為了入侵跟監控的目的，而破壞產品或標準規格。例如，政府的警察/司法/國安單位，可能會為了各種目的，隱藏政府掌握的自動駕駛車或是物聯網家電設備的人工智慧安全性漏洞，如果後續因此出現問題，或是被揭露，人們對整個系統的信心都會受到嚴重打擊。

再者，就是企業得更負責。在 2016 年 AlphaGo 征服圍棋之後，先進國政府都不斷加碼，例如美國白宮科技辦公室在 2016 年就推出三份與人工智慧有關的策略報告。分別為「國家人工智慧研究發展戰略計劃書」( National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan )：

https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf

「國家人工智慧、自動化與經濟計劃」( Artificial Intelligence, Automation, and the Economy )

https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/images/EMBARGOED%20AI%20Economy%20Report.pdf

以及「準備迎接人工智慧未來」( Preparing for the Future of Artificial Intelligence )。

https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf

中國國務院也在 2017 年 7 月發佈了《新一代人工智慧發展規劃》，定出三大策略目標，簡單來說就是期望在 2030 年，在人工智慧的理論、技術、與應用三方面都達到世界領先。英國則在 2017 年 10 月發佈了人工智慧發展報告，並在 2018 年 4 月推出《產業策略：人工智慧部門協議書》( AI sector deal ) （ https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal/ai-sector-deal ）
希望在面臨未來「人工智慧與數據經濟」、「行動未來」、「潔淨成長」以及「高齡化社會」四大挑戰下，推動英國成為人工智慧全球領先國家。

日本在 2017 年 3 月也提出了 人工智能技術戰略 （http://www.nedo.go.jp/content/100865202.pdf），目標是要建立一個跨領域的 AI 生活跟生態系，與日本原本的社會5.0 倡議結合，強調生產力，健康和行動化，特別重視要讓一般人能夠從 AI 發展中獲益。韓國政府在 2016 年人機大戰後， 立即宣布投入一兆韓元於人工智慧，2018 年又宣布新的五年計畫，將投資 2.2兆韓元，以加強在人工智能方面的研發。（舉例政策或法令），除了以上介紹到的幾個國家，加拿大、澳洲、印度、俄羅斯、法國、德國等國也都各自有類似的國家級AI策略，搭配既有的優勢，手段基本上都不脫離投資新創、人才教育、基礎建設、法規調適等項目。

（ 日本的社會 5.0 倡議
https://www.japan.go.jp/abenomics/_userdata/abenomics/pdf/society_5.0.pdf ）

各國卯起來希望自己能夠大有為地帶動本國的人工智慧產業，然而先行的企業積極投入研發跟打造應用場景，才是這一波人工智慧高潮不斷的動力。問題是，當人工智慧進入了企業運作的流程之後，可能讓企業得以規避責任，包括收集資料，侵犯隱私的責任，以及系統表現不良，造成客戶及使用者損失的責任。

「資料資本主義」主流化，代表資料超過了人力、土地、工廠、資本等等，成為最重要的經營資源。因此，當前企業傾向採取「用便利性換安全性」、「用免費換監控」等經營策略來推廣人工智慧產品，個別使用者很難抵禦。

當企業掌控的資料越多，在人工智慧，特別是深度學習的模式下，就佔據越大的優勢。資料也成為交易的貨幣跟競爭的籌碼，例如 Facebook 就藉由封鎖部分競爭公司，像是 Twitter 推出的 Vine 短視頻 App 使用他們的資料 API ，來阻止他們成長，同時也容許某些公司，像是 Netflix 跟 AirBnb 來使用 API ，藉此交換，讓 Facebook 也得以使用他們的用戶資料。擁有越多資料的公司，就能夠透過深度學習提升人工智慧的預測能力跟反應能力，讓產品更受市場青睞。

（ 延伸閱讀： Another scandal: Facebook user data reportedly at risk again
https://phys.org/news/2019-04-scandal-facebook-user-reportedly.html ）

Facebook 這種作法雖然有違反市場競爭，打壓對手之嫌，而且在我們這些用戶毫無所悉的情況下，就私相授受，也有爭議。但這早已是業界常態，專門的資料仲介商更是如雨後春筍般成立，人工智慧與資料資本主義只會逼得這些企業更加大力道競爭，不擇手段，包括更全面的監控、對隱私跟人權的迫害、以及讓系統漏洞被政府、企業、犯罪者錯誤以及惡意地剝削。

因此政府應該幫人民把關，要求企業告知使用者在使用人工智慧服務時，應該設想不同情境與影響，，包括政府單位可能會向企業索取使用者的資料、犯罪者跟駭客可能會將人工智慧系統視為目標而讓資料外洩、企業也可能會與其他單位交易使用者的資料。這些問題通常都隱藏在沒人看的服務條款或隱私聲明等頁面，並預設為同意，使用者都被迫說謊，假裝自己都看了、同意了這些複雜冗長的條款，這種現況需要被改變。歐盟從推出「一般資料保護規定」(GDPR) 到最近提出的人工智慧道德準則，都值得台灣借鏡。

延伸閱讀：
〈沒有人是局外人！史上最嚴個資法衝擊全球，帶你搞懂什麼是GDPR〉
https://www.bnext.com.tw/article/49249/gdpr-general-data-protection-regulation-eu-

〈Ethics guidelines for trustworthy AI〉
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai

最後，人民需要更自覺。消費者有時候需要跟政府聯手，強迫企業坦承他們的人工智慧系統實際蒐集到哪些資料，並要求他們用比較少的資料來做事，儲存最少的時間，降低前面提到的各種風險。最重要的是，要讓使用者擁有處理個資的權利，能夠選擇在結束使用服務之後，把資料刪除。

就像網路一樣，我們已經無法迴避人工智慧，不管是用 Google 還是 Facebook，用手機app修圖、看機器寫的新聞、還是坐自動駕駛汽車、或是接受機器醫生的診斷，我們不自覺地與人工智慧展開共同生活，某方面來說是好事，代表我們正在適應新的時代，而且還沒有出什麼問題。

但從另一方面來說，這也代表我們不太清楚哪些生活中的場景（如前面所提到的案例），已經大量或全面使用人工智慧，哪些政府機關跟企業組織已經採用人工智慧，而且使用了大量來自人民的資料來訓練機器學習。要是我們對人工智慧不了解，我們可能不知道自己的權益被侵犯，就算知道了也不知道該怎麼辦。

如果政府不夠開放、企業不夠負責、而人民缺乏自覺。就會如歷史學者與暢銷作家哈拉瑞說的，人類的天然愚蠢，藉由強大的人工智慧放大，帶來糟糕的結果。例如過度的政府監控、無止境的軍備競賽、不受控的資料壟斷、更嚴峻的社會分裂，以及由人民發起，對人工智慧的全面否定與不信任。

以上是我試著角色扮演，以一個總統參選人的身份，設想出的回答，雖然我也不是專家，但這大概是我期待聽到、及格的回答方式。

然而回到一個公民的身份，我想對有志於總統大位的政治人物說的是：你們當中或許有人是一時之間無法妥善回答，或是被迫不懂裝懂，想靠著喊人工智慧跟發大財就獲得選票，但我想我們其實都更期盼人工智慧讓人不用在馬路上因車禍死於非命、相信藉由人工智慧能解開能源危機與環境惡化的難題、讓少子化跟老齡化不再是危機而是機會，甚至讓人類再也不用從事無意義的工作。

我們都不是奇異博士，未來會是什麼樣，我們都還不知道，但一個更理想的未來，需要我們從現在開始做出許多正確的選擇。選出誰是下一任總統，只是其中之一。

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如果你是總統參選人，針對人工智慧與年輕人的未來這一題，你會怎麼回答呢？歡迎投稿給 PanX （contact@panx.asia）切磋～（也歡迎真正要參選總統的人來稿喔～）

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今天的 #鄭龜嗑什麼 暫停一天。

照片中的黑人名為Herschel Walker，Walker曾打過11年的NFL，退休後又轉戰綜合格鬥技，你覺得照片中Herschel Walker的身材是他幾歲時的狀態？
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答案：53歲......


但Herschel Walker最令人覺得不可思議的地方，並不是他在知天命的年齡依然能保有超人般的體態，Herschel Walker最引人非議的是他的訓練方式，根據Herschel Walker本人的說法，他從NFL退休後只有做三種運動－扶地挺身、拉單槓、仰臥起坐，其他什麼槓鈴、啞鈴都不用，壺鈴在他的眼中只是小孩子的玩具而已......，結果十幾年下來，他的身材反而比在NFL球員時期更勇猛健壯了！

詳細全文~
https://www.facebook.com/Shawn0107/posts/975396229165187

【鐵金鋼的啟示】
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其實這篇文章早在8月份我就想寫了，但沒想到後來被車撞，然後住院時鐵金鋼又跟女休粉捲入桃色糾紛，為了避免人家說我落井下石，所以這篇文章就一直擱置在待寫清單中......
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照片中的黑人名為Herschel Walker，Walker曾打過11年的NFL，退休後又轉戰綜合格鬥技，現在我要出一個題目給大家猜猜看，請問，你覺得照片中Herschel Walker的身材是他幾歲時的狀態？
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答案：53歲......(遮臉感覺慚愧)
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但Herschel Walker最令人覺得不可思議的地方，並不是他在知天命的年齡依然能保有超人般的體態，Herschel Walker最引人非議的是他的訓練方式，根據Herschel Walker本人的說法，他從NFL退休後只有做三種運動－扶地挺身、拉單槓、仰臥起坐，其他什麼槓鈴、啞鈴都不用，壺鈴在他的眼中只是小孩子的玩具而已......，結果十幾年下來，他的身材反而比在NFL球員時期更勇猛健壯了！
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沒錯，他就是「西洋版」的鐵金鋼，甚至比本尊還更強大、過之而無不及。
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很多人知道鐵金鋼這號人物後，第一個產生的疑問通常都是「真的有可能只靠自體重量就練成那樣嗎？」事實證明，滿足某些條件下，真的有可能，但多數人從一開始就問錯了問題，因為支持鐵金鋼或Herschel Walker體態的關鍵，並不是他們「練了什麼」，或者是「怎麼練」......
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我們真正要思索的應該是.......「他們練了多久？」，這才是重點。
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不管是PTT或臉書，我每天都會收到十幾個大大小小的問題，我不會討厭大家來問問題，但我也必須很坦白的說，大部份的人，大部份的人的問題都太細、也太瑣碎了，比如說像「滑輪背闊肌下拉，該握寬一點還是窄一點？」、「肩側平舉時，前臂應該完全打直或放鬆？」、「一個星期該練三次還是五次？」、「高蛋白什麼時候吃？」諸如此類的問題。
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我並不是說這些細節不重要，沒錯，這些細節當然會影響我們的訓練成果，但那個佔的比例可說是微乎其微，或許只有1%、或許只有5%，我們並不清楚，可是不管是健身、健美、健體、健力、增進運動表現，最終決定成果的關鍵因素其實只有一個－那就是時間。
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換句話說，很多初學者常有的疑惑「為什麼我練了那麼久都沒有成果？」的答案都一樣－就是我們練得不夠久而已，練一年就想有練三年的成果，練三年就想有練五年的成果，練五年就想有練七年的成果，但除非你擁有超人的基因或使用化學藥物，不然任何神奇的訓練方法或動作都不可能打破時間的生理限制。
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但「練得不夠久」，這個答案雖然看似簡單，其實卻是最困難、也最難辦到的一部份，至少根據「一萬個小時」的法則來說，就算每天都練2個小時，你也得苦練十年才能摸到自己的生理極限，而支撐你日復一日、月復一月、年復一年練下去的動力，並不是誘騙你走上什麼「5分鐘速成術」或「跟我這樣做就對了」等捷徑的大師或達人，真正能伴隨你邁向目標的只有孤獨、嚴格的自律，這一點不僅是在運動領域，舉凡音樂神童莫札特、暢銷小說家村上春樹，甚至是王永慶、張忠謀、賈伯斯，這些成功人士都有一個共同特徵，就是「他們比別人更認真」。
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練習時間是決定成功與否的關鍵因素，但也就是因為如此，導致一般人很難對運動科學客觀討論，本文中提到鐵金鋼或Herschel Walker就是最好的例子，他們證明了一件事－一個人不管練法多奇怪、多極端、多不合科學，只要他能持續鍛鍊20年，一樣能得到十分驚人的成果，所以你在健身房可能會看到那種做二頭肌彎舉甩來甩去、或者是臥推永遠只推2公分的人一樣壯到不行，但現在你應該知道了，這跟他們的練法無關，真正的關鍵其實是他們練了很久，幾年下來累積的訓練量遠遠超過了你而已。
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回過頭想想，那為什麼我們還要去研讀跟運動有關的書籍呢？嚴格來說，這些知識確實不能幫助你練出更大的肌肉，但至少你可以避開一些「近乎無知」的健身房謠言或迷信，舉例來說，前幾個星期我在健身房聽到兩個大學生在聊天，討論為什麼有的籃球員「滯空能力」比較好？然後其中一個比較胖的學生就開始大放厥詞，說因為後衛身材比較瘦，所以他們跳在空中能停留比較久時間.......
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孩子，你是社會組的嗎？國中物理就有教了，5元硬幣和10元硬幣從比薩斜塔上一起丟下來，兩個硬幣著陸的時間是一模一樣的......和重量一點關係都沒有......，而像這樣白癡白癡的發言，只要你每天去健身房運動一定都會聽到很多(多流汗瘦比較快、肌肉不練以後會變肥肉ETC.)，如果你有了最基本的「常識」，你就有能力分辯什麼是對、什麼是錯，避免無謂的運動傷害。
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我從開始運動以來，一直有紀錄每日運動菜單的習慣，在車禍休息兩個月之後，最近我回頭檢視一下，發現自己的力量大概退回了去年四月的水準，如果維持訓練時間「不間斷的累積」是最重要的事，那避免不必要的運動傷害自然也是非常重要的，有些動作像「倒酒杯式」的肩側舉、或握很寬的臥推，或許真的能讓你在肌肉肥大上有一點優勢，但就像前面所說的，這個優勢是3%？5%？我們不知道，我不是說做這些動作就是錯的，而是說若你學網路上的肌肉男做這些動作覺得「不舒服」，你就不應該勉強自己再做下去，因為不間斷的累積運動時間才是最重要的，假如因為模仿別人搞到自己受傷，結果就會像我這樣休息兩個月就退步一年多，這樣子反反複複只會讓你離自己的目標越來越遠而已。
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最後，雖然我不喜歡這句話，但對於大部份人來說，你需要的不是高蛋白飲料或某某健美選手的秘密訓練菜單，你需要的只有一句話－練就對了。
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沒錯！練就對啦！